2014广告市场 - 巨头竞逐展望201

2014年广告市场 - 巨头竞逐展望201

随着社交媒体和移动技术的不断进步,广告市场正在经历一场巨大的变革。在2014年,数家大型企业如Facebook、Google和Twitter备受关注,它们的广告收入也在不断飙升。与此同时,其他广告商也在不断调整其营销策略以应对市场变化。展望未来,随着技术创新和消费者需求的变化,广告市场将进入新的一章。

一. 移动广告

移动互联网的兴起使得移动广告成为广告市场中最受关注的领域之一。根据eMarketer的数据,2014年移动广告市场达到了310亿美元,占整个数字广告市场的0.1%。展望未来,移动广告市场的规模将持续增长。Facebook、Google和Twitter是移动广告市场中的主要参与者,它们分别在其应用程序和网站上提供了各种广告形式。除了主流的社交媒体公司,一些其他公司也在不断努力开发创新的移动广告形式。例如,中国的移动广告公司InMobi正在致力于将虚拟现实和增强现实技术与广告相结合,以提供更具互动性和个性化的广告体验。而在美国,AdColony公司正在推广其高清全屏广告,以及创新的交互式广告形式。

二. 视频广告

随着视频在社交媒体平台和移动设备上的流行,视频广告成为广告市场中的另一个重点领域。根据eMarketer的数据,2014年视频广告市场约为4亿美元,预计到2019年,该市场将达到140亿美元。在视频广告市场上,YouTube等视频分享网站仍是主要的参与者。此外,Facebook和Twitter也在不断发展其视频广告功能。在2014年,越来越多的公司开始采用原生广告(Native Advertising)的形式来展示其品牌,从而更好地吸引消费者的注意力。原生广告是指与特定平台或社交媒体的界面相匹配的广告,通常更易于消费者接受。

三. 社交媒体广告

随着人们越来越依赖社交媒体平台获取信息和与他人交互,社交媒体广告成为广告市场中最具潜力的领域之一。根据eMarketer的数据,2014年社交媒体广告市场规模达到了23亿美元,预计到2018年,这个数字将增长到43亿美元。Facebook和Twitter依然是社交媒体广告市场中的主要参与者,它们在用户的新闻源和时间线上投放广告。随着Instagram和Snapchat等社交媒体平台的不断兴起,这个市场还将继续扩大。

四. 程序化广告

程序化广告是指通过人工智能和大数据分析来自动化广告购买和投放过程的一种方式。程序化广告通常能够更准确地定位受众,并在更短的时间内投放广告。随着技术的不断进步,程序化广告也在不断发展。根据eMarketer的数据,2014年全球数字广告中,程序化广告的投放额占到了4%。谷歌和Facebook是程序化广告市场中的主要参与者,他们利用自己的大数据和广告投放平台来为广告客户提供更精确的广告投放方式。
总结:广告市场正经历着一场巨大的变革,移动广告、视频广告、社交媒体广告和程序化广告是未来市场中最具潜力的领域。这些广告形式为品牌提供了更多能够吸引消费者注意力的机会,同时广告商需要密切关注技术创新和消费者需求的变化来保持竞争力。
问答话题:Q1:谁是广告市场的主要参与者?A1:移动广告市场主要参与者为Facebook、Google和Twitter,视频广告市场主要参与者为YouTube,社交媒体广告市场主要参与者为Facebook和Twitter,程序化广告市场主要参与者为谷歌和Facebook。Q2:未来广告市场发展趋势有哪些?A2:未来广告市场中最具潜力的领域为移动广告、视频广告、社交媒体广告和程序化广告。广告商需要密切关注技术创新和消费者需求的变化来保持竞争力。

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他(ta)說(shuo),從(cong)檢(jian)測(ce)評(ping)估(gu)到(dao)干预效(xiao)果,每(mei)個(ge)病(bing)例有不(bu)同(tong)的动态變(bian)化,如(ru)果收(shou)集(ji)大量(liang)数据,可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)数据挖掘得(de)到規(gui)律(lv)性的認(ren)識(shi)。从临床大数据的角(jiao)度來(lai)講(jiang),中医病、癥(zheng)、證(zheng)、治、效緊(jin)密(mi)相关,要(yao)把(ba)关鍵(jian)数据采(cai)集下来,並(bing)把握(wo)中医系统、復(fu)杂、多維(wei)、动态的特征(zheng),建立(li)分(fen)析(xi)模型。“把一位老(lao)中医一生诊疗的病患(huan)信息收集起(qi)来,就(jiu)可以得到老中医的全部(bu)治疗经验和规律。”

他认为,智慧中医需(xu)要提(ti)升(sheng)中医信息獲(huo)取(qu)、傳(chuan)輸(shu)、處(chu)理再(zai)生、執(zhi)行、反(fan)饋(kui)的能力,幫(bang)助临床医生挖掘、发現(xian)、验证人类的经验、知识和诊疗规律,提升医生的先(xian)覺(jiao)能力、洞(dong)察(cha)预测能力。目(mu)前(qian),中医药信息研究所以老中医为示范进行研究,形(xing)成了(le)古(gu)今(jin)医案雲(yun)平台。平台上不僅(jin)有大量医案、名方,還(hai)集成了数据挖掘方法,可以进行应用。“我(wo)們(men)对名老中医的針(zhen)灸(jiu)治疗、方药治疗方案和症候(hou)、治法等经验进行分析研究和验证,数据挖掘出(chu)来的名医药方具有安全性、有效性、穩(wen)定(ding)性和可繼(ji)承(cheng)性,遵(zun)循(xun)临床信息采集—经验挖掘提取—临床应用验证—機(ji)理机制(zhi)研究—理论指(zhi)導(dao)临床的名老中医经验研究新模式,循環(huan)產(chan)生新的数据。”

王映辉表示,目前中医数字化也(ye)面(mian)临一些(xie)挑(tiao)戰(zhan),比(bi)如中医药大数据匱(kui)乏(fa)、临床数据共享(xiang)困(kun)難(nan)、中医临床知识推(tui)理以类比和演(yan)繹(yi)推理为主(zhu)、目前AI水(shui)平难以滿(man)足(zu)因(yin)果性知识構(gou)建,影(ying)響(xiang)对中医AI研究的深(shen)化。未(wei)来,在建设中医大数据銀(yin)行、推进中医药大数据共建共享、应用大数据支(zhi)持(chi)中医药预测和预防(fang)優(you)勢(shi)发揮(hui)等方面,还需要多加(jia)研究。

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